FR

Venez enchanter le monde avec notre chocolat !

Intégrez une entreprise où nos 1200 collaborateurs sont passionnés par leur métier, fiers de nos produits et animés par nos valeurs : Excellence, Innovation, Entrepreneuriat, Responsabilité, Collaboration.

Que ce soit au sein de notre siège social à Paris Trocadéro, sur le terrain pour nos équipes Force de Vente, au sein de notre site industriel d’Oloron-Sainte-Marie ou dans notre réseau de boutiques, goûtez à l’excellence, rejoignez Lindt & Sprüngli France et participez au rayonnement de nos marques dans un environnement de travail dynamique et épanouissant.

Retour aux offres

Data Analyst (H/F)

  • Paris, 75116

  • CDI

  • 01/06/2025

Description

Lindt & Sprüngli est une société internationale du secteur agroalimentaire reconnue comme un des principaux leaders sur le marché du chocolat « Premium ». Le siège de Lindt & Sprüngli France est à Paris et son site industriel à Oloron Sainte Marie (64).

Lindt & Sprüngli France compte environ 1200 collaborateurs.

Chez Lindt France, nous nous engageons à bâtir un avenir durable et éthique. Nous améliorons les conditions de vie des productrices/eurs de cacao avec notre Cocoa Farming Program, nous préservons l’environnement avec une feuille de route vers zéro émission de gaz à effet de serre en 2050 validée par le SBTi, nous favorisons une collaboration responsable en valorisant la diversité et l’inclusion, et nous cherchons la satisfaction constante de nos consommateurs. Rejoignez-nous pour faire partie d’une entreprise qui place ces valeurs au cœur de ses actions.

Mission

Le/la Data Analyst participe à la transformation data-driven de la DNV (Direction Nationale des Ventes) en assurant la disponibilité, la qualité et la pertinence des données GMS (Grandes & Moyennes Surfaces). Il/elle structure les données, délivre les tableaux de bord sous les formats les plus pertinents et recommande les meilleures solutions data au service de la performance de la Direction Commerciale.

1.       Analyse et exploitation des données GMS :

  • Collecter les besoins métiers, croiser les sources, produire des analyses claires et activables pour les équipes de la DNV (siège et terrain) ;

  • Fournir des analyses ponctuelles ou récurrentes à la DNV et à la Direction Commerciale ;

  • Garantir la fiabilité et la qualité des données (algorithmes de scoring, suivi des anomalies…) avec le support des chargés d’animation des ventes.

 

2.       Production et amélioration continue des outils d’analyse de données GMS :

  • Identifier et mettre à disposition des produits data à forte valeur ajoutée : dashboards, reportings, jeux de données, outils d’aide à la décision… ;

  • Créer, maintenir et déployer des dashboards de suivi de performance GMS (KPIs Force de Vente) avec le support de la DSI (Direction des Systèmes d’Information) ;

  • Être force de proposition sur l’évolution des outils de suivi de la performance GMS et sur les meilleures solutions d’analyse de données.

 

3.       Communication et acculturation « Data » :

  • Être lead sur des sujets transverses avec la DCN/DCM pour moderniser les outils internes et les projets d’interface avec le CRM ;

  • Favoriser l’appropriation des outils analytiques au sein des équipes, former à leur utilisation et impulser une dynamique globale autour des usages des données ;

  • Travailler en étroite collaboration avec les équipes data, IT et métiers pour délivrer les projets ;

  • Être en veille sur nouvelles technologies et solutions logicielles d’analyse de données.

Profil

Parcours :

  • Formation bac+4/5 (école de commerce, d’ingénieur ou équivalent) avec une spécialisation en analyse de données ;

  • Expérience de 3 à 4 ans sur des missions similaires ;

  • Solide compréhension des indicateurs de performance commerciale ; une bonne connaissance des enjeux GMS sera fortement appréciée (ou, à défaut, une ouverture d’esprit sur l’univers sales).

 

Compétences techniques :

  • Expertise en visualisation et interprétation de données ;

  • Capacité à modéliser des données complexes dans un environnement multi-sources ;

  • Maîtrise des concepts de qualité et de fiabilité des données ;

  • Maîtrise des outils BI (notamment Power BI), manipulation de bases de données ;

  • Aisance avec les outils d’IA générative (ex. : Copilot, ChatGPT) et de productivité moderne.

 

Savoir-être et relationnel :

  • Excellentes capacités de communication, vulgarisation et pédagogie ;

  • Leadership transversal, capacité à embarquer des profils techniques et métiers ;

  • Rigueur, sens de l’analyse et goût pour la donnée ;

  • Esprit d’équipe, écoute active et orientation utilisateur ;

  • Adaptabilité, autonomie, curiosité, sens de l’initiative.